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Correlação e Causalidade: nem sempre o que parece é

A nossa evolução manifestou-se em grande parte na capacidade de encontrar padrões e tendências com muito pouca informação. Por um lado, permitiu-nos desenvolver formas de decidir rapidamente sem dispormos de informação completa (heurísticas). Por exemplo, quando guiamos um carro e tomamos centenas de decisões de modo automático.

Por outro, ajuda-nos a diminuir incertezas sobre questões complexas (ou para as quais não temos informação) prevenindo que nos consumamos a procurar explicações elaboradas sem termos dados suficientes. Por exemplo, quando antigamente atribuíamos a entidades divinas a responsabilidade por fenómenos que não compreendíamos (como relâmpagos).

Mas, além das vantagens óbvias, essa nossa tendência traz igualmente algumas limitações. Uma delas é tendermos a considerar que se uma coisa aumenta ao mesmo tempo que a outra (correlação), então é porque o aumento de uma provoca o aumento da outra (causalidade).

É verdade que quando existe uma correlação entre os fatores A e B poderá significar que A causa B. No entanto, muitas vezes tal não se verifica. Mesmo quando essa casualidade nos parece evidente.

Tal acontece com correlações positivas ou negativas (quando A aumenta B diminui e vice-versa).

Coesão de grupo e desempenho

Numa dada equipa de futebol fizeram-se inquéritos para aferir a coesão de grupo ao longo de uma época. Verificou-se que quando a coesão de grupo era alta o desempenho tendia igualmente a ser elevado (correlação positiva). Poderemos então depreender que a coesão de grupo aumenta o rendimento, certo?

Não necessariamente. Existem aliás várias investigações que sugerem outras possibilidades quanto ao sentido da causalidade. Mas vejamos explicações possíveis:

  • A coesão de grupo melhora o rendimento.
  • O rendimento melhora a coesão de grupo.
  • Ambas hipóteses anteriores se verificam, existindo um efeito circular (feedback positivo).
  • Existe uma outra variável que quando aumenta melhora quer a coesão quer o rendimento. Por exemplos, as horas de treino.
  • Existem vários fatores que melhoram ambas as variáveis. Por exemplo, as horas de treino, o número de estágios, o treino coletivo, as reuniões de grupo.
  • Foi uma correlação fruto de casualidade. Sem grandes alterações nas outras variáveis, nas épocas seguintes as duas dimensões não tiveram correlações significativas.

Correlação sem causalidade

Esta fragilidade torna-nos muito suscetíveis a manipulações e à interiorização de “falsas verdades”. Ideias pré-concebidas ou largamente difundidas acentuam o efeito e fazem-nos cair no viés da confirmação.

Podemos dar vários exemplos:

  • Uma marca que associa o rendimento de um desportista à utilização de um dado material desportivo quando provavelmente outros fatores como o treino são mais decisivos.
  • Um político que afirma que o bom desempenho económico do país foi resultado das suas políticas quando outros fatores foram mais determinantes (p. ex. crescimento regional, reformas anteriores, fatores conjunturais, etc).
  • Alguém que propõe produtos ou práticas terapêuticas que percecionamos como eficazes mas que, quando são escrutinados através de investigação científica de boa qualidade, não demonstram qualquer resultado.
  • Um líder de um movimento de matriz xenófoba que justifica com diferenças genéticas o maior número de crimes cometidos por representantes de uma dada etnia. Muitas vezes, no entanto, as diferenças resultam de problemas sociais muito específicos nesse grupo ou de um seu subgrupo, ou simplesmente esses crimes ocorrem principalmente em estratos sociais em que essa etnia está mais representada. 
  • Um ativista que associa reduzidos números, de um grupo étnico ou de género, numa atividade bem remunerada a uma discriminação generalizada sem reconhecer as diferentes características desse grupo, como simplesmente a percentagem relativa de interessados nessas funções.

De facto, determinar a causalidade é uma coisa mais complexa do que parece e nem sempre é possível fazê-lo com exatidão. A realidade apresenta normalmente relações mais complexas do que nós tendemos a percecionar.

Para não cairmos nesse erro de raciocínio é importante evitarmos conclusões apressadas mesmo que pareçam lógicas e colocarmos sempre outras hipóteses possíveis. Só assim podemos evitar sermos enganados por outros ou apenas pelas nossas intuições.

Correlação não significa Causalidade!

Referências:

Group Cohesiveness: Meaning and Its Consequences, Khushboo Sinha 

Psychology. Iresearchnet. Cohesiveness

Viés de confirmação. Wikipédia 

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